工業大數據的5點原則性認識

來源: 蓋勒普

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關鍵詞:工業大數據


    工業領域切入大數據是一件很有意思的事情,在我們開展的時候,如果是用計算機的人去搞工業大數據的時候,會發現很多的障礙,很多搞自動控制的領域也發現障礙,為什么,這恰恰是由于工業大數據的特性。


    1、工業大數據的本質

    工業大數據的本質是以數據形式呈現的“信息”或者“知識”,而不是沒有關聯的數據。“信息”和“知識”的本質接近,差別在于:“知識”在時空上的更具有更強的通用性和連續性。沒有關聯的數據是垃圾。


    2、工業大數據的核心價值

    工業大數據的核心價值是知識的重用。大數據帶來的好處是:獲得知識的成本低、范圍廣、質量高。智能化使得知識在人機之間共享、促進了知識價值體現;互聯網讓知識的價值倍增。知識價值的提高,會讓人們值得花更大的力氣去發現價值、形成大數據工作的良性循環,讓知識工作的價值暴增。


    3、知識來源

    最好的做法是:數據就是知識,如產品設計的結果。其次,是讓數據(信息)很容易地提煉出知識。再次,是盡量讓數據包含知識。最差的做法是:數據是垃圾、數據之間的聯系消失、不包含知識。由此觀之,從知識的角度看,數據的準備過程,可能比分析過程更加重要。


    4、數據分析是知識的獲取過程。

    但獲取什么知識,服從于業務需求的。所有需要用到數據分析的地方,首要任務和工作重點,是理清業務需求的脈絡和邏輯,把業務需求轉化成一個便于分析的數學問題。而不是隨便拿來一堆數據來亂分析。


    5、最初的大數據關注數據的二次應用

    數據來源服從于一次應用的需求。但隨著大數據的發展,二次應用本身變得非常重要。一次應用和二次應用的界限會變得模糊。


    (審核編輯: 智匯胡妮)

    2010年中超联赛